投資必勝第一課——識人術
投資必勝第一課——識人術
2002.05.01 | 人物

做股票市場投資,最重要的是學習控制風險,每天看新聞報導或耳語消息來投資,絕對不是控制風險,而是人云亦云。任何一個想在市場上成為贏家的人,要有自己獨特的觀察,我自己有六個觀察指標,包括:公司經營團隊、產業地位,核心競爭優勢、未來的潛在機會、財務表現及股東結構,這些面向成為我走第一線報訪,輸少贏多的重要邏輯。
如果以權值來分,經營團隊佔50分,其他部分各佔10分,為什麼經營團隊這麼重要?因為公司是人所經營而來,所有數字都是人所創造。假使經營團隊這一個項目已經可以拿到50分,再去看財務結構等其他指標就會很安心,如果經營團隊只有20分,他的財務結構再好,你也會懷疑。
這一回,我先說如何觀察經營團隊、找出好的投資標的,往後將陸續分析其他幾個指標。
觀察一家公司的經營團隊,有三個面向要注意,分別是策略、願景及企業文化。這三者的差別在於:策略是隨時因應外在變動而做的調整;願景是一家公司所追求的目標,時間也許是3年或5年,是讓員工追尋的目標,而企業文化,是不容改變。像美國最近的安隆事件,是經營者無限制的擴張,追求貪婪,造成一個誇張的企業文化,也因為此,安隆很早就埋葬下他的失敗因子。
觀察經團隊這個指標,最要緊的還是經營者本身。他的重要性在哪裡?我們舉中外幾個例子來看。

**重新定位公司的價值

**1996年德州儀器前任總裁在歐洲旅行時,因心臟病病發過世,當時接任的新CEO才41歲,他一接任後隨即召開全球副總裁級以上的會議。在會議中,新CEO問與會的副總裁,客戶對德州儀器的定位是什麼?有人說德州儀器是半導體公司,也有人說是國防設備公司,還有人認為德州儀器是一家醫療設備廠商,經過討論,最後他把德州儀器定位成DSP(數位訊號處理)公司。
這位CEO為什麼有這個動作?因為德州儀器是一家掛牌公司,掛牌公司的市場價值檢定,就是市值營收比(股票價值×發行股數/營業收入)。前任CEO在位時,德州儀器市值營收比是1:1,新任CEO覺得這對德州儀器是under value(價值低估),所以他在全球會議後,賣掉國防設備部門、醫療設備部門,也幾乎賣掉半導體部門,全力發展DSP。
結果,在2000年市場非常booming時,把德州儀器的市值從1:1拉到14:1,即使現在美國店頭指數從5000點,跌到1800百點,德州儀器的市值營收比還有8:1,這代表著經營者帶頭建立願景,市場也願意認同。
回過頭來探討台灣的兩個例子,一個是反面,一個是正面。
先從反面來看,台灣有一家做主機板的公司,經營團隊大部分持有的股票都用質押方式持有,投資者投資以後,永遠不知道他會賺多少錢給你,只是聽經營者嘴巴講,投資者沒辦法在每個月或每一季瞭解這家公司的財務內容,這樣的CEO是殘缺的。

**相信正直、透明的經營者

**
這樣的情形下,買他,不是投資他,而是在一個風險中追求利潤,你的風險自己沒辦法掌控,雖然他在營業收入方面創造收益,可是你不知道這是正直的心所創造出來的,還是一種作假的收益,沒辦法看的情況下時,這是負面的,不值得信任的。
而另外一家公司,經營者在掛牌後,把周刊專欄停掉,嚴格禁止自己曝光,集全部心力專注在公司經營,不但經營的項目透明,財務狀況也透明。
我再次強調:公司是一個人在經營的東西,所有數字都是人創造的,正直、透明的CEO所帶出來的企業文化不會差太多。這些CEO的共同特質是:他們都很專注於本業的經營,用核心能力去延伸價值,不會做跟他核心能力沒關係的多角化事業,自己的實力有多少就做多少。
為什麼我要到第一線去拜訪公司和這些CEO對談?因為財務報表、技術分析等每一個人都可以學習,只有跟CEO面對面對談,才可以深刻感受這個人。而我所謂的CEO並不是指被聘任的總經理,因為被聘任的人講得再多,都是人家用薪水來請你。我的邏輯只鎖在第一代創業家,我不相信財務數字,我比較相信人跟人相處的特質。
舉幾個我所觀察的小例子。
我曾經拜訪過一位CEO,短短30分鐘內他不斷接電話、批公文,這背後代表老闆授權不足,才會連30分鐘的空檔都撥不出來;我也遇過一位CEO在一小時的訪談內,不但可以談公司策略,也可以跟你談一些風雅,這告訴你這家公司制度很健全;我也曾拜訪一家公司,老闆手上擦著透明指甲油,這告訴你老闆有成就後,卻開始安逸,沒辦法延續原本刻苦耐勞的精神,開始講求形像維護,這在我觀察第一代創業家的邏輯裡,我會打折。

**從小地方觀察經營者的特質

**
除了直接面對經營者外,閱讀公開說明書也是一個可以觀察到經營者特質的方法。
舉例來說,公開說明書裡面有載明經營者的學歷背景,如果一家公司的經營者只是小學畢業,可是團隊裡面沒有去補強學歷比較好的,可能要打點折扣。
公開說明書第一頁的左邊,有這家公司資本的形成過程說明,這也是判斷CEO特質的重要指標。當股本形成來自於現金增資,比例高達70%、80%,這告訴你這家公司一天到晚跟股東拿錢,另外一個是盈餘轉增資,比例如果高達95%,這代表著公司老闆創立過程,他一定是賺多少錢做幾分事情,完全不跟股東拿錢。
一個讓人佩服的CEO,就是華倫.巴菲特講得:「要正直、智慧、活力」,我前面提到的主機板公司老闆,他有活力也有智慧,但是不正直,造成這家公司在投資語言裡,充滿無限風險。所以投資人在看經營團隊時,應該首重經營者的正直與否,才能幫自己控制風險。

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AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

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面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
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